GPT-5.1 Codex Max vs Devstral 2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT-5.1 Codex Max de OpenAI et Devstral 2 de Mistral AI sont deux modèles d’IA de premier plan. GPT-5.1 Codex Max propose une fenêtre de contexte de 400K tokens au tarif de $1.75/$14.00 par million de tokens, tandis que Devstral 2 offre 262.1K tokens de contexte à $1.50/$4.50 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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GPT-5.1 Codex Max
Modèle Phare de PointeGPT-5.1 Codex Max de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 400K, une vitesse de 95 tokens/s, un indice d’intelligence de
$1.75 / 1M
$14.00 / 1M
400K tokens
78.2%
Devstral 2
IA Agentique et Outils AutonomesDevstral 2 de Mistral AI est un modèle d’IA conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, offrant une fenêtre de contexte de 262K, une vitesse de 70 tokens/s, un indice d’intelligence
$1.50 / 1M
$4.50 / 1M
262.1K tokens
58.2%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Devstral 2 is 2.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5.1 Codex Max has a larger context window (400K vs 262K tokens).
- GPT-5.1 Codex Max is faster at 95 tok/s vs 70 tok/s.
- GPT-5.1 Codex Max leads on SWE-bench coding (78.2% vs 58.2%).
| Caractéristique | GPT-5.1 Codex Max | Devstral 2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 62 | 56 |
Provider | OpenAI | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $1.75 / 1M | $1.50 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $14.00 / 1M | $4.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.87 / 1M | $0.99 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 400K tokens~600 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 95 tok/s | 70 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 78.2% | 58.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 80% | 66.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.17 / 1M | $0.35 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5.1 Codex Max · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 400K et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 78.2% · GPQA Diamond 80%)
- Débit rapide de 95 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1700 ms
- Tarification API optimisée ($1.75/$14 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Devstral 2 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 66K tokens (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 66.5%)
- Débit rapide de 70 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 520 ms
- Poids ouverts (123B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-5.1 Codex Max | Devstral 2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $2.40 | $0.65 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 62K | 42K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 36K | 20K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | GPT-5.1 Codex Max | Devstral 2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-1-codex-max | devstral-2-latest |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-11 | 2025-12 |
| Knowledge Cutoff | October 2024 | October 2025 |
| Architecture | Maximum-capability code-specialised reasoning model | Advanced Agentic Code Transformer |
| Parameters | Confidential | 123B |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($1.75/1M in) across full 400K window | Flat rate ($1.5/1M in) across full 262K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.175/1M (no extra cache-write fee) | Cached input at $0.35/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 76 GB VRAM (4-bit Quantized) · 264 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
GPT-5.1 Codex Max vs Devstral 2: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.1 Codex Max or Devstral 2?
GPT-5.1 Codex Max is more intelligent. It scores 62 compared with 56 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5.1 Codex Max is faster, generating 95 tokens per second compared with 70 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Devstral 2 is cheaper at $0.99 per 1M tokens blended, compared with $1.87 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Devstral 2 has lower latency, with a time to first token of 0.52s compared with 1.70s.
Which model has a larger context window?
GPT-5.1 Codex Max has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 262.1K tokens.
Verdict
GPT-5.1 Codex Max (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Devstral 2 (Conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : GPT-5.1 Codex Max domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-5.1 Codex Max assure un débit supérieur et Devstral 2 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GPT-5.1 Codex Max ou Devstral 2 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, GPT-5.1 Codex Max prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre GPT-5.1 Codex Max et Devstral 2 ?+
GPT-5.1 Codex Max est facturé $1.75 / $14.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $1.50 / $4.50 pour Devstral 2. En coût pondéré, Devstral 2 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
GPT-5.1 Codex Max prend en charge 400K tokens contre 262.1K tokens pour Devstral 2. Côté vitesse de génération, GPT-5.1 Codex Max est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de OpenAI et Mistral AI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).